〔关键词〕信息系统；风险评估；熵；信息系统风险熵
DOI：10．3969／j．issn．1008－0821．2011．12．008
〔中图分类号〕G203 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008－0821（2011）12－0030－04
Research of Computational Models of Information System“Risk Entropy”Fan Jianhua Zhao Wen
（International Business School，Shanxi Normal University，Xian 710062，China）
〔Abstract〕Based on the theories of the“entropy”,this article researched the quantitative analysis of information system risk assessment in the view of“entropy”,proposed the concept of“risk entropy”and built two kinds computational models of information system“risk entropy”,which could give quantitative assessment about the safe of the information system.
〔Key words〕information system;risk assessment;entropy;information system risk entropy
随着信息化在全球的快速发展，世界对信息的需求快速增长，信息的传递、交流和共享已成为现代科技和经济发展的重要前提，信息产品和信息服务对于各个国家、地区、企业、单位、家庭、个人都不可缺少，信息技术也已成为支撑当今经济活动和社会生活的基石，然而就在整个信息化不断深入发展、信息网络技术为人们不断带来惊喜的同时，信息安全所导致的问题也在日益突出，逐渐升级。一方面，已为各类社会组织带来了前所未有的威胁与破坏。另一方面，迫使计算机信息系统的安全状况不断面临着日趋复杂的挑战。本文针对当前分析解决信息系统安全问题有效方法之一的信息安全风险评估，在其已有的多种定性、定量分析方法基础之上考虑用“熵”来对信息系统安全问题再做新视角的定量分析。
1 信息系统安全研究现状
为了加强信息系统的安全性，不少科研技术人员，管理人员从技术手段及管理措施都对信息系统做出了相应的努力，也取得了不少成果。
对信息系统安全模型研究较为典型的有：BLP模型：它是专门针对军方需求设计的访问控制模型，也是最早的和迄今为止最为常用的安全模型。Bita模型：该模型用完整性等级取代了BLP模型中的安全等级，用一个结构化网络来表示授权用户和提供用户类型级别的划分。这些属性可以防止非授权用户的修改。对信息系统安全技术手段研究较为典型的有：加解密算法，安全协议和安全防护技术等。除此之外，各国许多专家在信息系统安全评估这一重要研究领域，经过多年研究，也已形成了广泛接受，普遍适用的标准和评估细则。
然而正如引言所述，伴随着科技的飞速发展，计算机技术不断的创新升级，信息系统的安全问题势必愈演愈烈，这就需要我们尽可能的从多方面多角度去观察问题，描述问题，继而解决问题。
2 熵理论
熵作为一个概念，在希腊文中的字义是发展演化。从对熵概念的研究历史来看，熵是由1865年由德国物理学家克劳休斯（K.Clausius）在热之唯动说一书中，为了将热力学第二定律格式化而提出的。他发现，熵（S）是一个状态函数，用它可以表征热力学第二定律：
dS＝dQ／T
ds0
上式表明：在孤立系统中，不可逆过程使熵值增加，可逆过程则熵值不变，即为著名的熵增加原理。
除此之外，对熵的认识理解还有两种主要思路，一种是来自统计力学。1870年玻尔兹曼（L.Boltzmann）研究发现某物质系统的微观单元的运动状态共有Ω种，那么该物质系统的lnΩ与热力学熵S成正比。由此提出：熵是形容分子运动的无序程度和混乱程度的状态量。公式表示为：
S＝KlnΩ
另一种是来自信息论［1－2］。香农（C.E.Shannon）在1948年将热力学熵引进信息论，在信息论中，熵表示的是不确定性的量度。一个系统X的信息量大小H（即信息熵）与该系统的状态概率P紧密联系在一起。若该系统由状态集｛a1，a2，…，an｝组成，每个状态对应的概率分别为p1，p2，…，pn，且∑ni＝1pi＝1。则系统X的信息熵为：
H［X］＝H（p1，p2，…，pn）＝k∑ni＝1PilnPi
在自然科学和社会科学的各个领域中存在着大量的不同层次不同类别的随机事件的集合，由于熵对不确定性和无序度的描述可以不受各个学科内容的限制，因此熵概念能够广泛应用于众多学科［3］。如在物理学领域有量子熵、黑洞熵等；在化学领域有电离熵、迁移熵等；在数学领域有拓扑熵、样本熵等等［4］。
信息系统“风险熵”计算模型的研究3 信息系统“风险熵”模型的构建
3.1 信息系统“风险熵”的提出
在参考了上述对熵的不同认识理解以及将熵应用于众多学科，定义出多种熵学科的基础上，本文结合熵原理对信息系统提出“风险熵”的概念和定义，同时构建并分析研究不同角度下的信息系统“风险熵”模型。
3.2 基于“系统状态丰富程度”的信息系统“风险熵”模型3.2.1 模型的引入
从对熵理论的3种成功认识思路中可以看出［5］，虽然它们彼此对应用熵理论的原理不一样，但是在分析中也有一个共同点，即都涉及对象的状态。不妨认为熵就是计量状态的标尺。所谓状态的多少具体是说状态的丰富程度。一个系统内部的状态越多也就是状态越丰富、越复杂。反之，状态越少就是状态越不丰富、越简单，越单调。
丰富程度这个词在科学中较为严格，但通俗一些而又不歪曲本质的提法是复杂程度。这样就把熵直接理解为物质系统的状态的丰富程度或称为复杂程度的度量。由此这里定义信息系统“风险熵”为对信息系统面临风险的状态丰富程度的度量。
根据风险的产生来考虑，只有系统资产本身的脆弱性面临与之相对应的威胁时，才能构成风险。在这里考虑构建风险熵模型就是找资产脆弱性和威胁的对应关系。这种判断等同于已有风险评估方法里求风险值。即假设某资产为A1，它面临2个威胁，其威胁发生频率值分别为T1和T2，T1可以利用A1存在的2个脆弱性，分别为V1和V2；T2可以利用用A1存在的3个脆弱性，分别为V3、V4和V5，因此资产A1面临的风险值共有5个。
3.2.2 模型的定义与计算
根据上述的解释，构架信息系统“风险熵”数量化模型如下：
Hi＝clnΩi①
其中，Ωi＝f（Vi，Ti），（i=1，2，3…n）
Ωi为某信息资产的风险态个数，其数值由威胁与脆弱性决定；
C是一个比例常数；
Vi是信息资产存在的脆弱性个数；
Ti是信息资产面临的威胁个数。
3.2.3 模型的分析
客观地说，信息系统之间如果不发生信息的交流，传递，即它处于一种相对的静态时，它所面临的风险会低于信息在各个信息系统之间交流、传递时的状态，从极限角度分析此模型存在两个极限状态值。
H=0：信息系统处于相对静态，即各实体资产处于无用状态。
H=HMAX：信息系统处于相对动态，即各资产处在应用当中，同时信息系统处于裸保护。
为了方便对此模型的理解，现选取某公司信息系统的“物理环境”为要评估的资产，对其所面临的威胁及自身脆弱性识别列举如下图1：
威胁脆弱性 断电静电灰尘潮湿温度鼠疫虫害电磁干扰洪灾火灾地震雷击机房场地机房防火机房供配电机房防静电机房接地与防雷电磁防护通信线路的保护机房区域的防护机房设备图1 “物理环境”面临的威胁与自身脆弱性对应关系图
图1中连线表示左侧威胁与右侧脆弱性相对应的关系，可以看出“物理环境”的Ω＝f（V，T）＝14，H＝ClnΩ＝Cln14＝3C。因为C是比例常数，可以根据不同的信息系统需要确定数值，由此可计算出信息系统里每一个需要评估的信息资产的风险熵值。由熵的基本原理知道，信息系统内某资产熵值越大，即其所呈现“风险态”的丰富程度就越高，相比其它资产来说越危险，从做好信息系统安全管理的角度来看，可依据此模型求出的风险熵值高低有主次的采取相应保护措施降低信息系统内熵值高的资产，将资产的风险弱化，故而达到降低信息系统风险目的。
这种模型要求计算出需要判别的信息资产的风险熵值，而熵值计算的模型中需要识别列举所关注信息资产面临的威胁和自身脆弱性，而目前在信息安全管理研究进展中，威胁的穷举是个暂时还未解决的难题，导致该模型公式计算信息系统风险熵集中表现在对信息资产的主要风险态的丰富程度做到定量计算，不能穷尽资产的所有风险态，自然计算结果并非完全精确。所以只有对信息系统资产面临的威胁和自身脆弱性认识越全面详尽，其“风险熵”计算结果越能准确反映该资产“风险态”的丰富程度，继而为后续信息系统的安全管理提供更可靠依据。
3.3 基于“信息系统损失分析数量度量”的信息系统“风险熵”模型 与上述的信息系统“风险熵”模型的含义理解不同的是，以下建立的信息系统的“风险熵”模型是从另一角度研究的。即构建数量化模型力求计算出信息系统内实体资产与信息资产的熵值，旨在对信息系统遭遇风险的损失有个数量度量。
3.3.1 信息系统安全的考量因素
有文献［6］定义信息系统是指用于采集、处理、存储、传输、分布和部署信息的整个基础设施、组织结构、人员和组件的总和。其基本构成元素如下：计算机硬件、软件、网络、人员和信息流程。这些元素彼此合作，为组织的运营和管理提供有价值的信息，因此信息系统的安全性分析是基于上述元素以及其提供信息的综合分析。
从信息安全的属性来看，被学术界普遍认可的是信息安全金三角CIA的框架，而与CIA三元组相反的是DAD三元组的概念，即泄漏（Disclosure）、篡改（Alteration）和破坏（Destruction），实际上DAD就是信息安全面临的最普遍的3类风险，是信息安全实践活动最终应该解决的问题［7］。
文献［8］对信息系统安全的定义：信息系统安全是指确保信息系统结构安全、与信息系统相关的元素安全以及与此相关的各项安全技术、安全服务和安全管理的总和。由此分析信息系统的安全从以下两项内容考虑：（1）信息系统各实体资产安全；（2）信息系统所传递的信息安全。
3.3.2 模型的定义与计算
在有了前述对“熵”、信息系统安全相关考量因素的认识理解后，从计算信息系统遭遇风险损失后的数量表征结果出发，构建信息系统“风险熵”计算模型，以定期时间为检测单位，对信息系统安全所涉及的对象分别计算出“风险熵”值，用数量结果分析信息系统遭遇风险损失情况，为信息系统安全管理的后续研究提供某些数量化参考对象，提高信息系统安全管理工作效率。
在此模型中，一个相对完整的信息系统“风险熵”从构成来讲包括：信息系统实体资产风险熵：SA和信息系统信息风险熵：SR。同时定义信息系统资产风险熵是指对信息系统中信息实体资产发生风险导致安全损益的度量；信息系统风险熵是对信息系统中的信息遭遇的最普遍的3类风险的影响的度量。
其中SA、SR计算公式分别如下：
SA：信息系统实体资产风险熵
SA＝∑ni＝1dli／p②
dli：信息系统各信息资产的损益比，其中dli＝vi／ci，vi为信息系统实体资产的意义价值，ci为信息系统实体资产的实际购买价值。
P：信息系统中实体资产抵御风险最低防护能力等级。
对②式的含义理解如下：分子、分母分别代表广延量和强度量，即广延量与强度量之比得广义熵，由于广义熵具有势函数的品格，故可作为系统的判据。（广延量：整体的值是2个或2个以上部分值的和，如：长度 ；强度量：整体和部分相同，如：压强）。例如信息系统中实体资产“液晶显示器”的购买价格为1 000元，它的意义价值为200元（在信息系统的运作中，液晶显示器不能正常工作并不影响硬盘里的数据信息，故其意义价值低于出售价格），损益比dl1＝0.2，p的取值决定于信息系统实体资产中防护能力最弱的资产，即信息系统的防护能力由防护能力最弱的资产定。依据相对取值的原理：一个信息系统当中总有抵御风险能力最薄弱的实体资产，这个薄弱处资产的取值在本信息系统中量化取1，即②式中的P值为1。
SR：信息系统信息风险熵
SR＝∑ni＝1p（xi）log1p（xi）＝－∑ni＝1p（xi）logp（xi） （i＝1，2，3）③
③式中，令B（x1，x2，x3）为信息系统中信息可能遭遇的3类风险，其中xi为对应某类风险的相关信息，P（xi）是关于此类风险的相关信息的确知度，在实际信息系统计算应用时，P（xi）是信息在一定时间内发生上述3类风险的统计概率值，且P（xi）≤1。
3.3.3 模型的分析
如同前述熵理论中所说的，在热力学中，物理系统的熵在不可逆过程中随着时间的变化总是在单调递增的，除非有外界能量介入才会导致它的熵值减小。信息系统也是如此，随着各种实体资产的增加以及数据信息的不断产生、传递，信息系统实体资产风险熵和信息系统信息风险熵的熵值是逐步单调增加的，只有借助外界的防护措施，才有可能降低各熵值。
一旦信息系统发生风险势必造成损失，而即便最大程度的弥补信息系统的损失，从某种意义上讲也不能使其恢复如初，即发生风险导致损失决定了信息系统运行的不可逆。此模型求得的各熵值在量化表述信息系统风险损失程度的前提下也反映出信息系统运行过程不可逆性的大小，亦即可作为不可逆性的量度。但是正如“一枚硬币的两面性”一样，此种模型在其具有创新性意义的前提下也有些许不足，例如对信息系统实体资产意义价值的确定还有待精确化、客观化等。
4 结 语
由于信息系统所面临的安全问题的复杂性，多样性，不可预见性等特征，决定了对一个实际信息系统进行安全分析是一项艰巨的任务。本文是在对“熵”基本原理的理解上，从本着最大限度保护信息系统安全这一原则出发，从不同角度，不同侧重点出发构建本质意义不同的信息系统“风险熵”模型，这不仅是对信息安全风险评估增加定量分析的评估方法，也是对信息系统实体资产与数据信息在遭遇风险后损失的数量化度量，更是对“熵”这一概念广泛应用的又一跨越。但由于熵理论本身十分丰富和复杂，信息系统遭遇风险也有众多不可估量的因素，故上述两个信息系统“风险熵”模型也都分别存在一些未考虑完善的问题。需要在后续研究中，不断努力，理论上更好的诠释代表不同意义的信息系统“风险熵”熵值分析方法，解决模型存在的某些不足，实证上更好的验证不同信息系统“风险熵”的实用性，方便不同企业依据各自系统特点、业务需求等做好按需选取分析模型，以求有效，经济的做好信息系统安全管理。
参考文献
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［4］何西培，何坤振.信息熵辨析与熵的泛化［J］.情报杂志,2006,(1):110-112．
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［7］戴宗坤,罗万伯，等.信息系统安全［M］.北京:电子工业出版社,2002．
关键词：财务危机预警 财务指标 熵权法
一、引言
随着竞争环境的日趋复杂，企业对风险管理的要求越来越高，客观地评价企业在经营管理中遇到的财务风险，建立有效的财务危机预警机制，进一步提高预警的水平具有重要的现实意义。财务预警的研究由来已久，但仍然存在指标繁琐、方法复杂、准确率不高等问题。本文将以上市公司为研究对象，选择有限的财务指标，运用熵权法对企业财务风险预警问题进行探讨，以期对企业的财务健康程度给出一个综合的判断标准，从而提高企业的财务管理水平。
二、研究样本选取
基于我国国情，本文以上市公司被ST、且最近两个会计年度净利润均为负值，作为发生财务危机的标准，简称ST公司。通过招行证券全能版选取27家2012年首次被ST的上市公司为发生财务危机的样本公司，同时按照1：1的比例选取行业相同、地域相同或相近的27家财务健康的上市公司作为配对公司，以上述54家上市公司2009、2010和2011年共162份财务指标为研究样本数据。样本及配对公司见表3。
三、基于熵权法的财务预警机制构建
首先，在常用财务指标的基础上，通过spss两配对样本非参数检验法进行显著性分析，确定基础财务指标；采用熵权法为选定的基础财务指标赋权，进而计算综合熵值；利用综合熵值判断企业财务状况的健康程度，给出具体的值域建立预警机制。
（一）基础预警财务指标的筛选与确定
本文参考国内外学者的研究，从短期偿债能力、长期偿债能力、运营能力、盈利能力、发展能力和现金流能力6个方面，初步选定25个财务指标作为预警的初选基础财务指标，其中，正指标即数值越大越好、负指标即数值越小越好、适度指标即在某一个固定区间内为好的指标。运用上述27家ST公司及其配对公司2009-2011年三年的相关数据，对这25个初选基础财务指标进行筛选。通过Kolmogorov-Smirnov检验（简称K-S检验），25个财务指标的显著性均小于0.1，均不符合正态分布，因此采用spss两配对样本非参数检验法进行显著性分析，其中21个基础财务指标显著性小于0.1，通过检验。初选基础财务指标及筛选结果见下页表1。
（二）采用熵权法为基础财务指标赋权
为克服财务指标间的多重共线性，采用熵权法为财务指标赋权。熵权法是依据指标的信息承载量的大小来确定指标权重的一种客观赋权方法。
运用本文选取的54家公司三年162个样本数据，以及筛选出的21个评价指标，构建待评价矩阵Rx，其中，Xij表示第i家公司的第j项指标（i=1，2…m；j=1，2…，n）。
（其中m=162，n=21）
为了消除由于量纲和量纲单位的存在导致的不可共度性，在赋权前对基础财务指标进行无量纲化处理。其中：
对正指标的具体处理如下：
对于负指标的具体处理如下：
对于适度指标，本文选取最佳区间参照张友棠对于区间型变量满意值范围规定，如果某个行业某个指标均值为X，则满意值区间为[0.8X ，1.2X ]。具体处理如下：
（三）综合熵值计算及预警值域的确定
首先，在确定各基础财务指标权数的基础上，根据162个样本数据计算确定各个样本的综合熵值。综合熵值的计算公式如下：
进而分别计算ST公司和健康公司的平均综合熵值，并将其作为财务状况的判断标准，用来预警公司的财务风险。ST公司的平均综合熵值为1.458879054，如果公司的综合熵值等于或小于这个平均值，则认为该公司已经陷入财务危机；健康公司的平均综合熵值为1.516613208，如果公司的综合熵值等于或大于这个平均值，则可以认为该公司财务健康，运营良好。如果公司的综合熵值在这两者之间，则认为该公司财务已经处于亚健康状态，应引起高度重视。同时，可根据公司综合熵值的大小判断财务危机（或健康）的程度，总体看综合熵值越大企业的财务状况越好。
四、综合熵值财务预警的准确性检验
以27家样本公司及其配对公司2011年的综合熵值为例进行检验，综合熵值小于1.458879054为15家公司，其中ST公司有13家，正常公司有2家；综合熵值大于1.516613208有16家公司，其中正常公司13家，ST公司有3家；可见在发生财务危机前一年的判断准确率达到83.96%。27家样本公司及其配对公司2011年的综合熵值见表3。
以此类推，用样本公司及其配对公司2010年、2009年的综合熵值，分别检验判断的准确性，2010年的准确率为76.28%，2009年的准确率为69.44%，具体判断结果见表4。
五、结论与启示
从总体趋势看，综合熵值的数值越大企业的财务状况越好，反之则越差，说明综合熵值的大小对于判断企业财务状况的健康程度具有一定的意义；通过三年的财务预警检验的结果可以看出，离ST（2012）年越近，基于熵权法的预警模型的准确度越高，这说明利用熵理论建立的财务危机模型有一定的预测价值；但由于本文样本数量有限，且模型构建仅考虑了基本财务指标，因此预警的准确度尚有待提高。J
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关键词：价值熵有序化能量
ThephysicsdefinitionoftheValue
Thehumanphenomenonisthephysicalphenomenonhigh-levelmanifestation,humanity''''sdevelopingprocessisnotonlythevaluegrowthprocess,isalsotheorderinggrowthor“thenegentropy”reducedprocess,butpromotesthehumansurvivalandthedevelopmentpowersupplyistruly“theorderingenergy”,foodenergyisthehumanmoststandardorderingenergy,thesubsistencemeansusevalue,thelaborvalueandtheproducergoodsuseandsoonotherformvalueplaysinthefunctioncharacteristicissubstituting,thecompensation,tostrengthen，expansionfoodenergyrole,thusmayconvertthecertainamountstandardorderingenergy,thevalueisthesolidorderingenergyandthehypothesizedorderingenergysumtotal(i.e.thegeneralizedorderingTheenergy),thevalueconceptwhichdefinesfromthephysicsanglewiththevalueconceptwhichdefinesfromthesociologicalanglecompletelyislikethisconsistent,thushasbuiltthebridgeforthevaluetheoryaswellastheentiresocialsciencestothenaturalsciences.
Keyword:Value,entropy,orderingenergy
在自然科学家看来，人类的发展过程实际上就是有序化的增长过程，人类的一切生产与消费实际上就是“负熵”的创造与消耗；在社会科学家看来，人类的发展过程实际上就是本质力（即劳动能力或社会生产力）的增强过程，人类的一切生产与消费实际上就是“价值”的创造与消耗。然而，无论是自然科学家还是社会科学家，既不承认“负熵与价值毫不相干”，也不承认“负熵就是价值，价值就是负熵”。如果能够把“负熵”与“价值”联系起来，并对价值做出物理学定义，从而把价值理论建立在自然科学基础之上，进而把整个社会科学建立在自然科学基础之上，使之具有更高的客观性、精确性和系统性，这必然会对价值理论以及整个社会科学的发展产生极为重要的作用。
一、耗散结构论把“价值”与“负熵”联系起来
传统的价值理论往往只看到了人类社会的价值现象与自然界各种物理现象、化学现象或生物现象之间的差别，而看不到其内在联系，看不到它们在更高层次上的内在统一性。随着自然科学的发展，人们开始认识到人类运动和生物运动都是由低等的物理运动和化学运动发展而来，必然遵循着一般的物理定律和化学定律，只是表现得更为复杂、更为奇特而已。物理学的“耗散结构论”集中体现了人们在这方面的研究成果，它把原本完全不相容的物理热力学与生物学统一起来了，实现了人类认识史上的一次大飞跃。
19世纪存在着两种对立的发展观。一种是以热力学第二定律为依据推演出的退化观念体系，它认为，由于能量的耗散，世界万物趋于衰弱，宇宙趋于“热寂”，结构趋于消亡，无序度趋于极大值，整个世界随着时间的进程而走向死亡；另一种是以达尔文的进化论为基础的进化观念体系，它指出，社会进化的结果是种类不断分化、演变而增多，结构不断复杂而有序，功能不断进化而强化，整个自然界和人类社会都是向着更为高级、更为有序的组织结构发展。显然，物理学与生物学、社会学中的这两种观点至少表面上在发展观上是根本对立的。难道生命系统与非生命系统之间真的有着完全不同的运动规律吗？为此，物理学家普利高津创立了“耗散结构论”，他认为，无论是生命物质还是非生命物质，应该遵循同样的自然规律，生命的过程必然遵循某种复杂的物理定律。
耗散结构论把宏观系统区分为三种：①与外界既无能量交换又无物质交换的孤立系；②与外界有能量交换但无物质交换的封闭系；③与外界既有能量交换又有物质交换的开放系。它指出，孤立系统永远不可能自发地形成有序状态，其发展的趋势是“平衡无序态”；封闭系统在温度充分低时，可以形成“稳定有序的平衡结构”；开放系统在远离平衡态并存在“负熵流”时，可能形成“稳定有序的耗散结构”。耗散结构是在远离平衡区的、非线性的、开放系统中所产生的一种稳定的自组织结构，由于存在非线性的正反馈相互作用，能够使系统的各要素之间产生协调动作和相干效应，使系统从杂乱无章变为井然有序。
生物机体是一种远离平衡态的有序结构，它只有不断地进行新陈代谢才能生存和发展下去，因而是一种典型的耗散结构。人类是一种高度发达的耗散结构，具有最为复杂而精密的有序化结构和严谨协调的有序化功能。因此，所有生命系统包括人类社会的发展都是有序化的不断增长过程耗散结构论认为，人类社会的有序化发展过程（即耗散结构的有序化过程）往往需要以环境更大的无序化为代价，因此从整体上讲，由人类社会本身与周围环境所组成的更大范围的物质系统，仍然是不断朝无序化的方向发展，仍然服从热力第二定律。因此，达尔文的进化论所反映的系统从无序走向有序，以及克劳修斯的热力学第二定律所反映的系统从有序走向无序，都只是宇宙演化序列中的一个环节。
物理学采用“熵函数”来描述系统的无序化或有序化程度，熵值增长就意味着系统的无序化提高或有序化降低，熵值减少就意味着系统的无序化降低或有序化提高。从系统的外界输入“负熵”可抵消系统的熵值增长，从而维持和发展系统的有序化。由此可见：从物理学角度来看，人类社会的一切生产与消费实际上就是“负熵”的创造与消耗；从在社会学角度来看，人类社会的一切生产与消费实际上就是“价值”的创造与消耗。“负熵”与“价值”之间存在着某种必然的联系。
二、熵函数的来历及统计学意义
热力学第一定律就是能量守恒与转换定律，但是它并未涉及能量转换的过程能否自发地进行以及可进行到何种程度。热力学第二定律就是判断自发过程进行的方向和限度的定律，它有不同的表述方法：热量不可能自发地从低温物体传到高温物体；热量不可能从低温物体传到高温物体而不引起其他变化；不可能从单一热源取出热量使之全部转化为功而不发生其他变化；第二类永动机是不可能造成的。热力学第二定律是人类经验的总结，它不能从其他更普遍的定律推导出来，但是迄今为止没有一个实验事实与之相违背，它是基本的自然法则之一。
由于一切热力学变化（包括相变化和化学变化）的方向和限度都可归结为热和功之间的相互转化及其转化限度的问题，那么就一定能找到一个普遍的热力学函数来判别自发过程的方向和限度。可以设想，这种函数是一种状态函数，又是一个判别性函数（有符号差异），它能定量说明自发过程的趋势大小，这种状态函数就是熵函数。
如果把任意的可逆循环分割成许多小的卡诺循环，可得出
∑(δQi/Ti)r＝0(1)
即任意的可逆循环过程的热温商之和为零。其中，δQi为任意无限小可逆循环中系统与环境的热交换量；Ti为任意无限小可逆循环中系统的温度。上式也可写成
∮(δQr/T)＝0(2)
克劳修斯总结了这一规律，称这个状态函数为“熵”，用S来表示，即
dS＝δQr/T(3)
对于不可逆过程，则可得
dS＞δQr/T(4)
或dS－δQr/T＞0(5)
这就是克劳修斯不等式，表明了一个隔离系统在经历了一个微小不可逆变化后，系统的熵变大于过程中的热温商。对于任一过程（包括可逆与不可逆过程），则有
dS－δQ/T≥0(6)
式中：不等号适用于不可逆过程，等号适用于可逆过程。由于不可逆过程是所有自发过程之共同特征，而可逆过程的每一步微小变化，都无限接近于平衡状态，因此这一平衡状态正是不可逆过程所能达到的限度。因此，上式也可作为判断这一过程自发与否的判据，称为“熵判据”。
对于绝热过程，δQ＝0，代入上式，则
dSj≥0(7)
由此可见，在绝热过程中，系统的熵值永不减少。其中，对于可逆的绝热过程，dSj＝0，即系统的熵值不变；对于不可逆的绝热过程，dSj＞0，即系统的熵值增加。这就是“熵增原理”，是热力学第二定律的数学表述，即在隔离或绝热条件下，系统进行自发过程的方向总是熵值增大的方向，直到熵值达到最大值，此时系统达到平衡状态。
熵函数的统计学意义：玻尔兹曼在研究分子运动统计现象的基础上提出来了公式：
S＝k×LnΩ(8)
其中，Ω为系统分子的状态数，k为玻尔兹曼常数。
这个公式反映了熵函数的统计学意义，它将系统的宏观物理量S与微观物理量Ω联系起来，成为联系宏观与微观的重要桥梁之一。基于上述熵与热力学几率之间的关系，可以得出结论：系统的熵值直接反映了它所处状态的均匀程度，系统的熵值越小，它所处的状态越是有序，越不均匀；系统的熵值越大，它所处的状态越是无序，越均匀。系统总是力图自发地从熵值较小的状态向熵值较大（即从有序走向无序）的状态转变，这就是隔离系统“熵值增大原理”的微观物理意义。
三、改造耗散结构论
尽管耗散结构论等现代自然科学理论在原则上拉近了物理学与生物学、社会学之间的距离，但仍然无法把它直接应用到生物学和社会学的研究之中，更无法把它顺利推广应用到社会科学其它领域之中，这在根本上决定了它们的发展局限性，主要是因为它存在如下三大缺陷：一是把系统的“结构有序”与“功能有序”混淆起来，采用“序参量”来描述系统的有序化程度；二是，把系统的“负熵”与“负熵能”混淆起来，直接采用“负熵”来描述“价值”；三是，把“能量交换”与“物质交换”、“信息交换”混淆起来，单纯从能量角度考察系统的有序性。为此，必须对它们进行重大改造。
1、把“结构有序”与“功能有序”区别开来，采用“熵函数”来描述系统的有序化程度。协同学的创始人哈肯提出用“序参量”来描述一个系统宏观有序的程度，一般来说，耗散结构的序参量方程的求解是非常困难的，甚至是根本不可能的，而且“序参量”只能用来描述系统的结构有序化程度，而不能描述系统的功能有序化程度。事实上，生命系统的有序化是指功能上“活”的有序化，而不是指结构上“死”的有序化，只能采用“熵函数”来描述系统的有序化程度。
2、把“负熵”与“负熵能”区别开来，采用“有序化能量”来描述系统熵函数的基本变量。熵是一个状态函数，能量是可以传递的，而熵与负熵都是不能传递的，熵本身不能直接输入或输出，即“熵流”或“负熵流”是不可能单独存在的，它只能依附于一定的能量之上，或者说，熵或负熵只能以一定的能量为载体，才能进行输入或输出，即推动系统的熵函数发生变化的动力源只能是能量，而不是“负熵流”。以熵为承载物的能量称为熵变能，其中，能够推动系统的熵函数产生熵减（或负熵）的基本变量，就是负熵变能（或有序化能量）；能够推动系统的熵函数产生熵增（或正熵）的基本变量，就是正熵变能（或无序化能量）。
3、把“能量交换”与“物质交换”、“信息交换”区别开来，采用“虚拟有序化能量”与“实在有序能量”之总和来描述价值。
一般生命系统与外界之间不仅会产生能量交换，还会产生物质交换与信息交换，有序化能量作为系统有序化程度的基本变量，只是从能量交换单一方面的角度而言的。那么，从能量交换、物质交换与信息交换的全面角度而言，如何来描述影响系统有序化程度的派生变量？事实上，在系统与外界进行物质交换与信息交换过程中，物质或信息的某些特性可以降低系统有序化能量的流失速度，提高系统有序化能量的利用效率等，从而在一定程度上起着替代、补偿、加强和扩展有序化能量的作用，物质或信息的这些特性必然需要消耗一定的能量才能得以形成、运行、维持和变化，由此所消耗的能量就是间接的有序化能量。也就是说，影响系统有序化程度的变量因素除了直接的有序化能量，还有间接的有序化能量，这些间接的有序化能量对于生命系统而言，并没有具体表现为能量形式，而是具体表现为物质或信息的某些非能量特性，只能是虚拟的能量形式，因而称之为虚拟有序化能量。实在有序化能量与虚拟有序能量构成了影响生命系统有序化程度的全部变量。价值是推动人类社会生存与发展的动力源，它包含了影响人类社会生存与发展的所有变量，因此可以采用“虚拟有序化能量”与“实在有序能量”之总和来描述价值。
四、有序化能量的定义
要使耗散结构朝着自发的方向进行，则必须使下式成立
dS＝dSe＋dSi≤0(9)
即dSe≤－dSi(10)
根据“熵”的原始定义dS＝dQ/T可知：T是熵流的温度，其值永远为正；而dQ是该熵流中能够改变系统内部要素有序化程度的那部分能量。当dQ为正值时，dS为正值，称为正熵，说明该熵流只能降低系统的有序化程度，它所对应的能量dQ是一种引发无序化过程的能量；当dQ为负值时，dS为负值，称为负熵，说明该熵流可以提高系统的有序化程度，它所对应的能量是一种引发有序化过程的能量。虽然在形式上讲，影响耗散结构有序化过程的因素是熵或负熵，但真正起实际作用的却是熵或负熵所对应的能量，任何形式的熵或负熵都是以一定的物质能量作为其客观内容和基本动力。例如，对于一般的动物来说，输入体内的负熵主要来自于食物所包含的生物化学能量。为了区别熵及其所对应的能量，现提出熵变能的概念。
熵变能：熵变dS与其温度T的乘积称为熵变能，用dQb来表示，即
dQb＝T×dS(11)
正熵变能与负熵变能：熵变能可分为负熵变能和正熵变能两种，其中负熵变能就是用于促进耗散结构的有序化过程的那部分能量；正熵变能就是用于促进耗散结构的无序化过程的那部分能量。
有序化能量与无序化能量：负熵变能由于能够促进耗散结构的有序化过程，因而称为有序化能量，用Qy来表示；正熵变能由于能够促进耗散结构的无序化过程，因而称为无序化能量，用Qw来表示。
到底怎样区分有序化能量与无序化能量？如果一束能量没有任何确定性，完全不能按照主体需要的进行流动和转化，那么就是完全无序的，此时能量的流动和转化具有无限多的选择方向；相反，如果一束能量能够完全按照主体需要进行流动和转化，具有完全的确定性，那么就是完全有序的，此时能量的流动和转化只有一个选择方向。由此可见，能量进行流动和转化时所具有的选择方向越多，其有序性就越低，即选择方向的数量在根本上决定着能量的有序性。现提出有序化能量的计算方法。
Qy＝Q∑(Pi/i)(12)
其中，Q为总能量，i为能量运动与变化的状态数或自由度，Pi为能量第i种状态的发生概率。根据能量自由度和发生概率的不同取值，有序化能量有四种特殊形式：完全有序化能量、状态型不完全有序化能量、概率型不完全有序化能量、完全无序化能量。
有序化能量的最基本特征就是目标性，它是判断能量是否有序以及有序化程度的客观标准，对于不同的主体，能量有序性的判断标准是不一样的。例如，牛羊的大量繁殖对于老虎来说是有序化能量的增长，但对于植物来说是无序化能量的增长。
对于一般的低等生物来说，只有很少的几种能量是其有序化的能量形式。例如，对于植物来说，只有能够得到有效利用的太阳能是其有序化的能量形式；对于动物来说，只有食物（而且是主食）中所含有效的生物化学能是其有序化的能量形式。对于人类来说，有序化的能量形式是多种多样的，并且随着生产力的发展而不断扩展：人类最早的有序化能量主要是食物，由于火的应用，人类扩展了食物的范围；由于人类可以按照不同的需要建造各种各样的扩展耗散结构，从而间接地把许多形式的无序化能量转化为有序化能量；人类还可以通过发电设备将各种水力、煤炭、石油、核能、风能、太阳能等无序化能量转化为电能；由于电能可以方便地流动和有效地转化，因而逐渐取代食物成为人类主要的有序化能量。
五、广义有序化能量的定义
耗散结构论认为，负熵是维持和发展耗散结构有序化过程的“动力源”，只有不断地向系统内输入负熵流，才能抵消其内部所产生的熵增，阻止系统向无序化方向的变化，以维持和发展系统的有序化运动。显然，这种观点只是从纯能量交换的角度来考察耗散结构的有序化过程。
然而，自然界的物质除了具有能量这个最基本的特性以外，还具有许多其他的特性，如物理特性、化学特性、生物特性、社会特性、信息特性等，这些非能量的物质特性只要组织和配合得好，都可以用来促进人类的生存与发展，用来维持和发展人类的有序化，在客观上起到了与有序化能量相同的作用，并可按主体的客观需要折算成相当数量的标准有序化能量，即耗散结构的有序化进程不光是由能量交换的情况来决定，还必须由物质交换和信息交换的情况来决定。由此可见，一些非能量形式的、广义的有序化能量可以依附于有序化能量之上，间接地对耗散结构的有序化程度产生影响。例如，洞穴虽然并不为动物直接提供食物能量，但它能在冬季为动物御寒，使动物减少体热的散失，还降低动物的疾病发生率和死亡率，这在客观效应上减少了食物能量的流失，提高了动物机体对食物能量的利用效率。显然，这些非能量形式的“有序化能量”从客观效应上确实起到了与有序化能量完全相同的作用，同样可以促进着耗散结构有序化发展，在功能特性上起着替代、补偿、加强、催化、扩展有序化能量的作用，是一种间接的有序化能量。为了区别这些特殊的有序化能量，现提出如下概念。
有序化虚能：物质的某些非能量特性对于主体起着替代、补偿、加强、催化、扩展有序化能量的作用，从而可折算成一定数量的有序化能量，称为有序化虚能，用Qx来表示。
广义有序化能量：有序化实能Qs与有序化虚能Qx之代数和，称为广义有序化能量，用Qg来表示，即
Qg＝Qs＋Qx(13)
一般来说，物质的所有非能量特性都可以通过能量的物理变换或化学变换来间接地获取，或者说，只要有了足够的能量，任何形式的物质特性都可以通过物理方式或化学方式来得到，因此有序化虚能实际上就是一种间接的有序化实能。由此可见，广义有序化能量又可以认为是由直接有序化能量和间接有序化能量所组成。
六、价值的定义
不难发现，广义有序化能量的概念完全建立在自然科学基础之上，其内涵已经与建立在社会科学基础上的价值的内涵基本相同，由此提出价值的物理学定义。
价值：对于确定的主体，事物所具有、所释放的广义有序化能量就是价值，用Qg来表示（为了简便起见，可用Q来表示）。
根据价值的物理学定义，不难得出如下结论：
1、价值的度量单位与能量单位完全相同，即“焦耳”或“大卡”是价值的标准度量单位。
2、有序化能量有一个最基本的特征，那就是目标性。不同的主体有着不同的目标性，同一事物对于不同主体将表现出不同的价值，因此要确定事物的价值，必须首先确定主体。
3、由于主体的目标性不仅随着环境条件的变化而变化，而且随着主体内部状态的变化而变化，因此要确定事物的价值，还必须确定环境条件和主体的内部状态。
4、由于有序化能量的计算是以“标准有序化能量”为基本尺度，同一事物的价值会因选取的标准有序化能量不同而得出不同的数值，因此要确定事物的价值，还必须确定“标准有序化能量”。
综上所述，负熵与价值虽然都是推动主体有序化发展过程的动力与源泉，但它们并不是等价的，既有联系也有区别，其联系主要表现在：负熵所对应的能量形式（即负熵能）是价值的最基础形式，价值是负熵能的发展形式，是广义的负熵能。其区别主要表现在：
1、度量单位不同。负熵的度量单位是“焦耳/开”，价值的度量单位是“焦耳”，只有负熵能与价值有相同的度量单位。
2、负熵考虑的只是能量交换对主体有序化的影响程度，价值不仅要考虑能量交换，而且还要考虑物质交换和信息交流对主体有序化的影响程度。
3、负熵往往是单一形式和单一层次的，而价值是多形式和多层次的，根据对负熵能进行替代、补偿、加强和扩展时的不同方式，价值可分为四个基本层次，且每一基本层次的价值又可有多种具体形式。
4、负熵只反映了对主体有序化过程产生直接影响的那部分能量，而无法反映产生间接影响的另一部分能量。负熵概念使人们只能认识到怎样才能有效地接受能量的作用，而价值概念使人们能够认识到怎样才能有效地利用能量和驾驭能量。
总之，价值的本质实际上就是广义负熵所对应的能量（即广义负熵能或广义有序化能量），而不是广义负熵，更不是负熵。
七、价值的物理学定义向社会学定义的拓展
然而，从物理学角度所定义的“价值”概念是否与从社会学角度所定义的“价值”概念相一致？也就是说，物理学意义的“价值”是否与社会学意义的“价值”相吻合？这关系到以上所研究的“价值”的物理学定义是否科学的大问题。
食物能量（即食物中所含有的生物化学能量）是人类得以生存与发展的最基本的有序化能量。可以证明：所有形式的价值都可以直接或间接地折算成一定数量的标准食物能量（详见拙文“所有价值的统一度量”）。
不难发现，无论是物质的价值还是精神的价值，无论是社会的价值、集体的价值还是个人的价值，无论是经济的价值、政治的价值还是文化的价值，人类的一切价值都可分为劳动价值与使用价值两种基本类型，而使用价值可分为生产资料使用价值与生活资料使用价值两大类。
1、生活资料使用价值可以折算成一定数量的标准食物能量（详见拙文“使用价值的层次结构及其逻辑关系”）。生活资料使用价值可分为四个基本层次：温饱类、安全与健康类、爱与尊重类、自我发展与自我实现类使用价值。（一）温饱类使用价值是以食物中所含有的生物化学能量为核心内容，其它生命元素（如空气、水、阳光、温度、盐、微量元素、营养物质等）在一定限度上的缺失都可以通过添加相应的食物能量来进行替代和补偿；相反，这些生命元素在一定程度上的增加可以直接或间接地减少食物能量的消耗。也就是说，除了食物能量，其它生命元素的使用价值都可以折算成一定数量的标准食物能量，即所有温饱类使用价值都可以折算成一定数量的标准食物能量。（二）安全与健康类使用价值的客观目的，主要在于提高人的“自然生命”的安全性，降低人的自然生命失效率，最终在于直接或间接地提高温饱类使用价值的实际使用效率，因此可以折算成一定数量的标准食物能量。（三）爱与尊重类使用价值的客观目的，主要在于提高人的“社会生命”的安全性，降低人的社会生命失效率，最终在于直接或间接地提高温饱类、安全与健康类使用价值的实际使用效率，因此也可以折算成一定数量的标准食物能量。（四）自我发展与自我实现类使用价值的客观目的，主要在于提高人的“理性生命”的安全性，降低人的理性生命失效率，最终在于直接或间接地提高温饱类、安全与健康类、自我发展与自我实现类使用价值的实际使用效率，因此也可以折算成一定数量的标准食物能量。
2、劳动价值可以折算成一定数量的标准食物能量（详见拙文“劳动量的全新度量方法”）。劳动价值是一种特殊的使用价值，它是劳动者本人在劳动过程中所释放出来的使用价值，即劳动力这种特殊事物所具有的使用价值，它的产生和转化过程是：劳动者在消费阶段通过消费一定数量的生活资料使用价值以后，并将其通过转化为劳动潜能；在劳动阶段通过劳动将劳动潜能释放出来，并将其转化为劳动价值；在生产阶段通过与生产资料产生相互作用，并将其转化为产品的使用价值。劳动价值的大小可以采用“社会必要的生活资料使用价值消费量”进行度量，因此劳动价值可以折算成一定数量的生活资料使用价值，即折算成一定数量的标准食物能量。
3、生产资料使用价值可以折算成一定数量的标准食物能量（详见拙文“价值的两种基本形态”）。在一般生产系统中，投入的生产要素可分为生产资料（包括自然资源）和劳动力两大类，其中生产资料主要表现为生产资料使用价值，劳动力主要表现为劳动价值，生产资料使用价值的客观目的在于替代、补偿、加强和扩展劳动价值的功能作用，两者在信息的驱动下产生相干作用和协调作用，从而形成价值增长，生产资料使用价值在生产系统的均衡状态下与等量的劳动价值具有等效的价值增值效力，因此可以折算成一定数量的劳动价值，即折算成一定数量的标准食物能量。
总之，任何形式的价值都可以直接或间接地折算成一定数量的有序化能量（即标准食物能量），由此可见，社会学意义的“价值”概念与物理学意义的“价值”概念完全一致，价值的物理学定义完全符合价值的社会学定义。
八、物理学价值定义的理论意义
从物理学角度定义价值，这是价值理论的一次重大突破，也是整个社会科学的一次重大变革，其主要的理论意义是：
1、实现了价值理论的统一化、数学化和自然科学化。目前的哲学、经济学、政治经济学、价值工程学等学科对于“价值”的理解各执一端，其度量方式、度量标准与度量单位也有重大差异。例如：在价值哲学或哲学价值论中，价值所表示的主要是社会功能等，其大小用“真善美（或假丑恶）”的程度来衡量；在政治经济学中，价值所表示的是商品中凝聚的人类一般劳动量，其大小用劳动者生产该种商品所耗费的“社会必要劳动时间”来衡量；在经济学中，价值所表示的主要是商品的生产费用或劳动成本，其大小用商品在生产、交换和消费时所耗费的货币量来衡量；在价值工程学中，价值所表示的是“功能与成本的比值”。而且，在同一社会学科的价值理论中，也往往存在着严重的内部矛盾与冲突，有着众多的学术派别。例如，在哲学价值论中，根据观察角度的不同，有主观价值论和客观价值论之分；根据研究出发点的不同，有人本价值论和进化价值论之分；根据价值属性的不同，有属性价值论和关系价值论之分；根据价值的决定因素的不同，有主体价值论、客体价值论、两因素价值论和三因素价值论之分。在数学化程度上，除了经济学和价值工程学，其它学科的价值理论几乎没有采用数学分析手段，这在根本上决定了它在实际应用上的局限性。从物理学角度定义价值，就可以把价值理论建立在物理学基础之上，就可以顺利实现价值理论的统一化、数学化和自然科学化，许多重大的理论争议就会自然消除。
2、架起了社会科学通向自然科学的桥梁。目前的社会科学在许多方面存在着较强的主观性、模糊性和歧义性，自然科学的根本特性就是具有高度的客观性、精确性和系统一致性，社会科学只有建立在自然科学的基础之上，才能具有高度的客观性、精确性和系统一致性。人类主体（社会、集体和个人）之间所建立的经济、政治和文化方面的社会关系是多种多样的，其核心内容都是利益关系或价值关系，因此价值关系是人类一切社会关系的基础和核心，价值理论是整个社会科学的基础理论。从物理学角度定义价值概念，就会使价值理论建立在自然科学的基础之上，就会导致整个社会科学建立在自然科学的基础之上，这就架起了整个社会科学通向自然科学的桥梁。
参考文献：
①仇德辉著，《统一价值论》，中国科学技术出版社，1998年。
关键词 热工学；熵；焓-熵图；教学方法
中图分类号：G642.0 文献标识码：B
文章编号：1671-489X（2016）23-0076-02
1 引言
食品冷链物流（Food Cold Chain Logistics）是上海海洋大学食品科学与工程专业食品物流工程方向的专业特色。它是以制冷设施与技术作为手段，以食品冷冻冷藏工艺学作为基础的一项低温物流系统工程，过程要求易腐食品在生产、运输、贮藏、销售直至消费前的一系列环节中始终维持在食品规定的低温环境下，以减少食品损耗，保证食品质量。它是随着制冷技术的发展而建立起来的，热工学中有关热能和机械能之间相互转换的基本理论和热量传递规律，正是低温冷链物流实践应用的理论基础，而活学活用热工学的基本理论知识，对学好本专业起着至关重要的作用。
热工学是一门研究热能利用的基本原理和规律，以提高热能利用率为主要目的的课程，包括工程热力学、传热学和热工基础的应用等部分内容。其中，工程热力学和传热学构成热工学的理论基础，热能转换的基本概念、热力学两大基本定律、理想气体和蒸汽的热力性质与热力过程以及湿空气等内容属于工程热力学部分，而热传导、热对流和热辐射等3种热量传递方式的基本理论（包括导热的基本定律及稳态和非稳态导热、对流传热和辐射传热等）是传热学部分主要讲述的内容。目的是使学生掌握热能转换和利用的基本原理和规律，能够对有关热科学问题进行基本计算训练和获得解决相关工程问题的基本能力[1]。但是，学生在学习过程中反映感到困难最多的就是状态参数概念抽象、图表复杂、知识枯燥等。为此，笔者在教学实践中有以下几点体会和认识。
2 多角度分层次学习抽象概念――以熵为例
工程热力学中常用的状态参数有6个：压力、比体积、温度、熵、热力学能和焓。其中，熵的概念学生最难理解。熵是热力学第二定律导出的重要概念，在热学中得到广泛应用，近年来在经济学、生态学等其他学科中也逐渐得到重视和广泛应用[2]。
介绍“熵”这个字的历史由来 我国最初是没有“熵”这个字的，它是由Entropy这个单词根据意译而来的。1923年，德国物理学家普朗克来我国讲学时，我国物理学家胡刚复做翻译，根据Entropy的定义是热量除以温度所得到的商值，而且这个概念与火有关，于是就在商上另加火字旁，创造了一个新字――“熵”。
介绍熵这个概念的历史由来 熵的概念由德国物理学家鲁道夫・克劳修斯在1850年首次提出，用熵来表示能量分布在空间中的均匀程度，越集中的能量空间分布，系统的熵值就越小；而越均匀的能量分布，系统的熵值就越大，当能量完全均匀分布的系统，熵就达到最大值。
介绍熵的定义 熵是描述所有不可逆过程共同特性的热力学状态参数，它是不能再被转化做功的能量的量度。可逆过程中，δQ/T的积分值和热力过程的路径无关，因此可以断定可逆过程的δQ/T一定是某一状态参数的恰当微分，所以取名为熵（S），它的定义式为dS=δQ/T。
介绍熵的特点
1）熵是状态参数，同状态函数焓和热力学能一样，一般只计算状态参数的变化；
2）计算不可逆过程的熵变时，其值仅取决于给定的状态，与达到状态的过程无关；
3）δQ=TdS的量纲是能量，T是强度量参数，Q、S是广延量参数，计算时必须考虑体系的质量。
介绍熵的物理意义 可分为宏观和微观两个方面：从微观上讲，熵反映的是系统的无序度或混乱度；从宏观上
讲，一个热力系熵的变化，可以表示为熵流和熵产之和，对应选定的环境状态，系统熵的变化是系统无效能变化的量度。
重点介绍熵的本质 熵是一个反映自发过程不可逆性的状态参数，自然发展的情况下，系统各部分能量差总是倾向于均衡。在孤立系统中，实际发生的过程总是使整个系统的熵值增大，不能减少，极限的情况（可逆过程）保持不变，即孤立系的熵增原理[2]。摩擦生峋褪鞘挂徊糠只械能不可逆地转变为热，使熵增加；让一个热物体同一个冷物体相接触，热物体将冷却，冷物体将变热，直到两个物体达到相同的温度为止。热量由高温物体传至低温物体，整个系统由高温物体和低温物体组成，高温物体的熵减少，低温物体的熵增加，熵总变化是它们的代数和，是增加的；每一次能量从一个较高水平（比如河水下落时，最初处于较高位置）转化到一个较低水平（比如河水落到坝底，处于较低位置），都意味着下一次能再做功的能力减少了。
介绍熵在其他学科上的应用 熵是热力学第二定律导出的重要概念，它不但在热学中得到广泛应用，而且在生命科学、哲学、经济学、系统科学、生态学、历史学、文学、艺术、语言学、宗教学等社会各个领域的应用也得到很多学者的日益重视。例如：探索将生态系统熵量化为能量输出或输入与经济收入或支出之比；以货币流为参数来计算城镇生态系统的熵变；以熵与焓的关系探讨地球的熵增；生物与环境综合为一个生态系统，生命体时刻与外界进行能量、物质、信息的交换，是一个开放的系统，任何真实的系统都不能脱离环境而存在，可以用“生命熵”来独立定义，用熵来分析一个生命体生长、发育、衰老、死亡的全过程。自然界所有的生物利用和环境的能量交换趋于多样、有序、熵减小，最终被环境选择，得以进化。
3 结合应用实例学习图表知识――以焓熵图为例
水蒸气的热力性质图表是热力过程计算中的重要依据。但是对这一部分内容，学生普遍反映图表太复杂，图中等参数线太多，表中数据参数太多，水和水蒸气状态又十分复杂，应用起来很不方便。
介绍水和水蒸气图表实际应用中的优缺点 水和水蒸气的热力性质表优点是数值的准确度高，缺点是数据不连续，需要用内插法计算近似值，使得查表工作十分烦琐。水和水蒸气的热力性质图的优点是查取方便，热力过程分析更直观、清晰和方便；缺点是数值误差较大，在工程应用容许范围内。优先选用的是水和水蒸气的热力性质图，其中，温―熵图（T-s图）和压―容图（p-v图）主要是对蒸汽热力过程进行定性分析使用，而焓―熵图（h-s图）主要用作对蒸汽热力过程的功量和热量进行定量计算，应用更加广泛。
介绍焓―熵图的基本特点 温熵图中以焓为纵坐标、以熵为横坐标，上下界线分别为饱和水和饱和蒸汽线，交点为临界点，饱和水的左侧区域为过冷水区，饱和蒸汽的右侧区域为过热蒸汽区，饱和水和饱和蒸汽线下方为湿蒸汽区域。此外，图中还包括等干度线簇、等压线簇、等容线簇和等温线簇等。在湿蒸汽区，等压线与等温线重合，是一组斜率不同的直线；在过热蒸汽区，等压线与等温线不同，等压线为向上倾斜的曲线，而等温线是弯曲然后趋于平坦；等容线比等压线在向上延伸方向上更抖些，为方便区别，实用的h-s图中，定容线常用红线或虚线标出。然后，让每位学生画出焓―熵图的草图，并标出上下界线、临界点、三种状态及等干度线簇、等容线簇、等压线簇和等温线簇等，使学生掌握焓熵图的基本要点。
结合应用实例练习查图方法和步骤 学生掌握焓熵图的基本曲线及分布规律后，结合实例用焓熵图查水蒸气的参数，并进一步在图中分析水蒸气的基本热力过程。例如：给出水的温度和焓值，查图求熵值；给出压力和温度，求焓值和熵值等。这就使学生能熟练通过查焓―熵图中定温线和定焓线或者定压线和定温线，直接确定水的状态和各参数的值。
同时，为了加深对比，之后又用同样的条件，查饱和水和饱和水蒸气热力性质表和未饱和水与过热蒸汽热力性质表进行求解，使学生通过查图和表，明显感觉到水和水蒸气的热力性质表的缺c：数据不连续，需要用内插法计算近似值，使得查表工作十分烦琐。而水和水蒸气的热力性质图就克服了此缺点，查取方便，热力过程分析更直观、清晰和方便，但缺点是需要个体肉眼观察，所以数值误差较大。水和水蒸气的热力性质表的优点是数值的准确度较高。
通过应用实例，使学生深刻认识到水和水蒸气的热力性质图表的优缺点和使用场合，在工程应用容许范围内，优先选用的是水和水蒸气的热力性质图，让学生在具体的案例中熟悉并牢固掌握本课程的理论知识要点，培养学生活学活用热工学的基本理论的能力。
4 结束语
教学没有固定的模式，一个教师不仅要有渊博的知识、丰富的实践经验，还要积极思考，探讨能让学生容易接受的教学方法。教师除了从事教学以外，一定要参加科研，把握相关的学科知识前沿以丰富自己的学识，提高自己的业务水平，这是搞好教学工作的重要前提。教学中注意采用多种合理教学手段和方法，在课堂上做到深入浅出，激发学生的学习兴趣和热情，使学生加深对课程的内容理解。同时应广泛借鉴国内外先进的教学经验，勇于尝试改革、积累经验，培养学生工程实践和创新意识，这是教学工作者值得不断探索的努力方向。
参考文献
关键词:熵;管理熵;电厂扩张度
中图分类号:TM62文献标识码:A
一、引言
在全球金融风暴的影响下,企业的扩张成为领导层关注的焦点,电力企业也不例外。电力企业的扩张也有许多失败的案例,过分强调规模的扩张,意味着企业将在更大的空间内配置有限资源,资源的短缺将会成为企业发展的阻碍。一味的重视规模的扩张,有可能使企业力不从心,电厂规模大了能力却匹配不及,可能造成严重的资源浪费。
这些问题的出现是由于在考虑电厂扩张的同时没有考虑到“度”的问题。李志武提出:一个企业在扩张过程中,其人力、财力、物力均是有限的,他所能够控制和管理的幅度与跨度也是有限度的,这种管理和控制的有限性即为企业扩张的适度性。在一个电厂的扩张过程中,其财力、物力、人力都是有限的,企业所能够控制和管理的幅度也是有限的。基于扩张度理论,电厂的扩张也可以分为三个维度:电厂扩张的规模、所跨越的经济范围以及扩张的速度。
二、电厂扩张度因素分析
(一)影响电厂扩张规模的因素分析
影响电厂规模扩张的因素可分为内部因素和外部因素,由于电厂是在自然环境和社会环境的影响下运行的。需要从外部系统吸收有利于电厂发展的能力、物质、人才和信息等。内部因素主要有电厂能力和发电成本,电厂能力可以理解为电厂的生产力和市场竞争力,发电成本是单位电量所需要消耗资源的成本。
(二)影响企业扩张所跨越的经济范围的因素分析
复杂的竞争环境和技术发展对企业提出了多方面的挑战,为此,企业变的越来越“活”,随时根据经营目标加以重新组合,形成了网络结构、虚拟企业和战略联盟等多种组织形式。影响电厂扩张经济范围的因素可分为外部环境和内部环境两方面。外部环境主要包括自然环境和社会环境因素以及电厂的外部利益相关者等;内部环境主要内部核心能力,这是电厂经济范围扩张的根本。
(三)影响电厂扩张速度的因素分析
电厂扩张的速度不能只是企业主观意志驱使的单方面行为,还会受到电厂内部和外部多方面约束条件的制约,主要包括融资能力、装机能力、资源供应已经营管理能力等内部环境约束条件和制度环境、电力产业组织结构等外部约束条件。电厂的扩张速度必须要与以上的约束条件相协调,否则将会出现超速发展的情况,使电厂陷入困进。
三、管理熵
熵的概念是由德国物理学家克劳修斯于1865年所提出。熵是热力学系统的一个状态函数,表明系统总是从不平衡态向平衡态转化,具有不可逆性。管理系统与自然界各类系统在自身的变化过程中不可逆是相似的。所以可以借助热力学中的熵来定义“管理熵”。
管理熵(任佩瑜,2001)是指企业组织在一定时空域中的反映企业有序度和能量状态的能效比值。管理组织是一个复杂的、非线性的复杂系统,自身的复杂性和环境的复杂性使管理组织的演化充满了不确定性和混沌,从而导致孤立的组织系统的有效能量递减,无效能量递增,企业从有序向无序发展,从而管理绩效不断降低。这就是管理熵增的过程。管理熵增揭示了孤立管理组织内部管理效率和有序性递减的规律,指明了孤立管理组织系统内在的从有序向无序发展,并逐步走向衰亡的趋势。
影响管理熵的主要因素包括:制度因素、组织结构、信息渠道、环境变化、政策因素、人的因素、文化因素。管理熵增加,表明管理制度、政策、方法在运行过程中效率的减小。管理熵揭示了组织内部管理效率递减的规律。在电厂从有序发展到无序时,管理效率必然降低,如果此时不能够打破封闭状态和及时地进行管理、技术、制度、文化、组织结构,不与外部系统进行必要的信息、物质、能量的交换 ,电厂必将会走向更低效率。
管理耗散(任佩瑜,2001)是指当一个远离平衡态的开发的复杂组织,不断与环境进行能量、物质和信息的交换,在内部各单元之间的相互作用下,负熵增加,使组织的有序度增加,形成新的有序结构和产生新的能量的过程。管理耗散结构就是管理耗散过程中行测自组织和自适应系统。管理耗散则揭示了开放的管理组织系统在一定环境下可以有无序向有序、由较低向较高有序发展的趋势,描述了管理效率递增的规律。由此我们可以知道,如果电厂总是熵增,没有负熵引入,电厂很难保持可持续的发展。因此,如果电厂能够与外部系统进行大量的物质、信息和能量的交换,促使企业进行管理创新、制度创新等,打破封闭的状态,使管理效率增加。
管理熵的数学表达式为:
其中,KB表示管理熵系数,为企业特定行为中,没增加单位收益所需要追加的成本。Xi为因素i影响管理熵值变化的评分。
四、基于管理熵的电厂扩张度评价模型
从前面的论述我们可以得到,影响电厂扩张度的因素来自两个方面:一是系统内部各影响要素的影响(正熵和负熵);二是电厂在扩张过程中与外部系统进行物质、能力、信息交换而产生的负熵流。因此,对扩张度的分析应该从扩张规模、经济范围、速度三个维度,系统内部和系统外部两个方面加以考虑。
(1)列出对电厂扩张度构成影响的子系统因素
从扩张规模、经济范围、速度三个维度列出影响扩张度因素,这些因素从正反两面反映影响效果。它们反映电厂内部与外部系统各要素产生的影响。正面效果是指与电厂进行交互作用的内外子系统,电厂通过与这些子系统进行物质、能量、信息的交换,可以是电厂管理熵减。反面效果则指的是引起电厂管理熵增的内外子系统。
由于各个子系统因素对电厂影响的重要程度不同,列出对电厂扩张度构成主要影响的部分系统进行分析。本文选取的正面影响因素包括外部制度因素和企业能力等。反面因素主要是管理效率降低、运营成本过高等。
(2)对子系统进行评分
根据电厂现有的扩张度,对要进行评价的子系统进行定性分析。在定性评分过程中,采用专家评分法,标准以 为基础,范围在 之间。相关专家根据电厂被考察系统实际的情况,给出相应的得分。把得分除以 ,则得到影响电厂熵值子系统中包括的各指标等分与标准基础值得比值。1-2为影响电厂扩张度正面系统所得比值范围,2意味着电厂在面对此系统的有效影响下,扩张度适宜。1则表明电厂在面对此正面系统 影响下,扩张度差,或扩张过度,或扩张不利。-2¬―-1为电厂反面系统所得比值范围,-1表示该反面子系统不利影响下,扩张度适宜,-2则表示扩张度较差。
对上文(1)中列出的4项目正反因素,通过专家打分,得到具体分值,见表1
表1 电厂扩张规模子系统影响力得分表
指标 指标得分
得分比值
一、正面系统
1、电厂发电能力 145 1.45
2、外部环境 140 1.40
二、而反面系统
1、电厂管理效率 -160 -1.6
2、发电成本 -175 -1.75
(3)计算管理熵值
将上述各子系统的得分比值带入管理熵公式,计算得到扩张规模管理熵值,见表2
表2影响扩张规模子系统评价得分表
指标 得分比值
一、正面系统
1、电厂发电能力 1.45 -0.5388
2、外部环境 1.40 -0.4711
二、而反面系统
1、电厂管理效率 -1.6 0.7520
2、发电成本 -1.75 0.9793
注:设 =1
由此,我们可得到内部正反面系统和外部正反面系统的电厂管理熵值矩阵
S=[-0.5388,-0.4711,0.7520,0.9793]
(4)建立电厂扩张中,子系统相互影响力矩阵
由于电厂影响子系统之间并不是相互独立的,之间存在相互关系,使得子系统对电厂扩张的作用力大小不仅仅取决于自身的影响,还受到其它子系统的影响。在确定子系统之间的相互影响力时,我们采取德尔菲法确定之间的影响力关系。得到子系统之间相互影响的影响力矩阵。
(5)确定子系统之间的权重
每个子系统对电厂扩张度的影响程度并不相同,因此我们必须赋予每个子系统以权重。权重的确定表明该子系统对于企业扩张适宜程度的相对重要程度。采用层次分析法确定子系统的权重。经计算得到如下权重。
(6)计算电厂扩展度扩张规模管理熵值
扩张规模管理熵计算公式如下:
得出的管理熵表面电厂在当前的扩张行为下,子系统影响是有利于扩张行为还是不利于扩张行为,以及对企业扩张度的影响力大小。由上述分析和计算结果我们可以知道,在当前的状态下由于规模熵值为正,电厂的扩张处于不利的情况。
(7)计算电厂扩张度总熵
按照前面的6个步骤求出经济范围和速度熵( ),根据层次分析法得到电厂扩张三个维度的权重P,求出电厂扩张度总管理熵值 。
五、结论
跟据 值的正负情况,我们可以判断电厂的扩张是否适宜。 ,表明个各系统对电厂的扩张产生不利的一项,电厂不宜进行扩扩张;当 时,正负熵相互抵消,电厂扩张的效果不明显。当 时,电厂的扩张处于适宜的程度,表明电厂在扩张的过程中能够将反面子系统的不利影响降至最小,并且电厂在扩张中能够有效、充分利用各正面系统,从而有效规避无效能吸纳有效能。
参考文献:
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[4]张明宏.熵理论及其在项目管理决策中的应用研究[D],西安科技建筑大学管理科学与工程硕士学位论文,2004
关键词：熵；病；证
中图分类号：R2-03
文献标识码：A 文章编号：1673-7717(2007)12-2597-03
“熵”是在对热运动研究中产生的一个重要概念，自克劳修斯1854年引入熵这一概念以来，“熵”已经被广泛应用到化学、生物学甚至逐步渗透到了哲学、经济学等众多的学科领域，疾病过程和热运动虽然是两种不同的层次运动形式，但它们之问存在着产生熵的相似条件，本文认为熵的概念和理论同样适用对病证的研究，并尝试用其分析中医的证及其与病的内在关系，更好促进中西医学发展。
1.证熵概念的引入与含义
熵的概念源于物理学，在热力学中熵定义为dS=dQ/T，其中dQ为系统从热源所吸收的热量，T为系统的热力学温度，dS为系统在受热过程中在一微小时段内所增加的熵，是不可用能量的量度，其微观本质为从热力学几率小的态向几率大的态发展，用著名玻耳兹曼关系式表达为熵S=klnW，熵S的大小由W来决定，W为某一宏观态所对应的微观态数目的多少(容配数)，而微观态数目的多少就是混乱程度(即无序度)的大小；如将信息的不同可能性与状态容配数联系起来，在信息论中熵则成为随机事件不确定性的量度；同样在疾病过程中机体的内部及其与环境之间不停进行着物质和能量的交换，所存在病理损伤与生理修复的斗争过程，也就是无序与有序之间较量过程，笔者认为中医学中的证正是这过程的体现。 证是中医特色与精髓，来源于长期临床实践，应用广泛，疗效可靠，由于是建立在宏观症状总结基础上，使证的许多问题停留在“知其然而不知其所以然”，而一系列类似于证本质、证客观化的研究企图从微观的病理生理变化角度来完整阐释又难以实现，因此对证的研究中，希望通过结合熵的理论与方法，把病的微观变化与证的宏观意义相联系起来，从而揭示证的本质。笔者认为可以用“机体熵S”来表示机体病变的混乱程度，机体的熵值越高，就意味着所发生的病理改变越多，生理有效能转化率越低，机体混乱状态程度也就越高。
疾病过程中宏观上表现是微观上所发生的病理、生理变化的综合作用结果，在这过程中微观上有新的变化，必然导致机体熵的变化，笔者认为如果把疾病发生发展过程中熵随时间的变化绘制成曲线，不同疾病的熵变曲线图不同，与其中常见熵变化类型的描述所相对应的就是证，因此从熵变化角度来看疾病过程可由若干不同的证所构成，当疾病的证型确定时，就知道此阶段熵变化的趋势。对此引入“证熵”这概念来反映疾病所处某证型时的熵变化特点，每种“证熵”都代表一段特定的曲线图，证型可以通过“证熵”来区别，并通过证熵变化率这概念即机体在某证型时机体熵对于时问的导数来反映机体的熵增长率，来量度机体熵增长的方向与速度快慢程度。
2.证熵的内涵与本质
证熵总是在一定体质基础上，随着病理损伤与生理修复的斗争结果而改变，则疾病的过程中此证阶段机体的熵可表示S体=S初+dS证(1)，其中S初为某证型初始时机体的熵值，dS证为某一阶段机体熵随时间的变量，其按证熵所反映曲线变化故记为ds证，故证熵变化率可表达为：K证=dS证/dt(2)。同时根据著名的生物熵变公式dS=dSe+dS dSi是由机体内部不可逆过程包括呼吸、新陈代谢等所产生的熵，dSe是来自外界环境流入能够资用能量的负熵流，对机体而言这必须摄入的相对人体而言的低熵高能物质，通过机体内部所发生各种反应得以实现。通常低熵态对应着体内有效能高转化率状态，有效能转化率越高意味着产生相同的负熵过程中所增加的正熵越少，从而给机体带来更少的混乱，换句话说机体熵越高，在相同生理、病理过程中产生的熵也多，即dSi与S体成正相关，故“机体熵S体”所反映机体混乱程度主要体现了机体有效能转化率；疾病条件下外界环境输入负熵分别被生理与病理信息所利用，把由生理信息所转化使机体维持低熵有序结构的负熵包括对抗病理损伤的各种改变如防御、适应和代偿等称为生理熵S生；病理熵S病就是负熵流为病理信息所用而增加的熵值，它使机体局部病理结构更有序低熵，但整个机体熵值却增加，这时对机体而言是正熵。
从以上分析容易得出ds证=-dS生+dS病+dSi(3)，因此证熵的本质是反映某一阶段病理熵及机体不可逆过程引起的熵增与生理熵之间抗争的变化规律，如果生理过程所产生负熵｜-dS生｜
3.证熵的若干运用
3.1证与病
通过证熵及相关概念的引入，将病与证关系统一于公式S体＝S初+ds证，辨证就是辨机体熵s包括辨证熵与证型初始的熵值。S初是综合了以往病变对机体性质的影响及地理社会等内外诸多因素所形成疾病中某一阶段机体的功能特征包括体质、精神状态等所对疾病在整体上的作用，很大程度上体现机体的抵御病邪及抗损伤能力，即所谓的“正气”；ds证通常反映S体增长趋势与速度，主要体现机体与致病因素相互作用的结果，即邪正的消长盛衰，两者之间是互为因果、相互影响，组成机体熵不可分割的两个部分；S初是在患者体质基础上对ds证累积的结果即S初=∑
dS证，直接影响到-ds与dSi的生成；同时dS证也受到S体所形成整体环境的制约，从而我们认为证及变证源于疾病对机体影响的累积，证对病具有反作用，并在疾病的不同发展阶段，病与证所起作用不同。
在疾病早期，证的作用较微弱，对机体影响较小；随着病程进展，证对病的作用不断积累，机体熵越高，偏离体质熵越远，证的效应会越加显著，会进一步促进疾病发展及转化而发生变证，甚至会形成由于整体上功能失调而具有一定的能自身独立发展与演变、即使疾病的原始病因消除仍可存在的病理结构，这导致许多疾病由急性转为慢性或慢性病持久不愈的主要原因之一，就是说变证即dS证的改变既是疾病发展的结果同时也是证自身发展的结果，病证二者作用相互缠结，共同影响疾病的进程。
3.2证与体质
证与体质是密切联系而又有差别。体质是证产生与发展的基础，证是机体内部所已存在各脏腑功能强弱、代偿能力不同，在致病因素影响下矛盾进一步激化导致机体平衡破坏的结果。熵是一个广延量，即体系的总熵等于体系各部分分熵之和，从熵的角度可以根据藏象理论将体质熵S质进一步划分为五脏熵即“心、肝、肺、脾、肾”熵5个子系统，即S质=S心+S肝+S肺+S脾+S肾，还可根据脏腑自身阴阳气血过与不及更精细划分如将心的生理功能分为S心阳、S肝、S心血、S心气等，不同体质的个体存在着脏腑阴阳气血津液的偏颇，使相同体质熵S质存在五脏熵各自熵值不同，即体质反映是各脏及自身各部分有效能转化率之间差异，而产生感受不同属性邪气而表现出发病倾向性，如湿胜之体脾熵S脾较高，脾脏有效能转化率低，因脾主运化、为生痰之源，故易导致水湿或痰湿积聚；证在体质基础上描述在疾病条件下五脏熵增减状况即dS五脏=-dS五脏生+ds五脏病+dSi，如脾虚证说明患者不但脾熵较高，而且机体熵增主要由脾熵增加引起；脾气虚、脾阳虚更一步指出熵增减快慢；又如湿热蕴脾则表明脾熵升高病因是湿热外邪或内湿生热，所以体质是证形成的生理基础，为影响证型重要因素之一；证是在体质基础上对致病因素对机体所造成的影响及变化趋势的概括；同时长期证的病理变化，亦可致人体机能活动能力改变而使体质发生变化。
3.3熵与治疗
3.3.1扶正与驱邪 从机体熵变化公式(3)dS证=-ds生+dSt病+dSi，得出机体要降低熵值，不外乎增加-ds生或减少dSi，要么降低dS病两种途径。通过从外界输入更多低熵高能物质在一定程度内增加-dS生，但机体的生理转化能力是有限，超过一定限度，不但未能增加生理熵，而且造成多余物质堆积形成营养过剩如肥胖、脂肪肝等；疾病时负熵流被生理信息还是病理信息所利用比值决定当补还是不当补。实证邪气盛，负熵被病理信息所用较多，补法助邪不可用；故补法应用于邪气不盛或正虚元邪而机体尚有一定代偿能力时；病理过程非但争夺负熵资源且干扰生理过程使生成负熵减少并产生额外正熵，极大增加机体的熵值，尤其在疾病后期，机体生理功能障碍，代偿能力严重低下且生理熵转化过程中所伴随产生的正熵大大增多，此时治疗关键在于驱邪即降低ds病，故只要有邪，都可驱邪。
关键词：于田绿洲；社会经济系统；信息熵；可持续发展
中图分类号：F323.2 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2016）14-3795-05
DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2016.14.064
Abstract：Based on the dissipative structure theory as the foundation， according to the existing data，established the evaluation index system of sustainable development of social and economic system of the Yutian oasis. And using information entropy method，evaluated and analyzed the sustainable development of social economic system of Yu-tian oasis.The results show that①1980-2010，the total entropy of the socio-economic system in Yu-tian Oasis becomes fluctuations，but on the whole is in a downward trend，indicating the development of social economy system is relatively stable in Yu-tian oasis；②1980-2010，the index of entropy production of the system，the weight of the third industry Gross domestic product，per capital net income of farmers and herdsmen and the second industry output value is maximum.
Key words：Yu-tian oasis； social economic system； information entropy； sustainable development
绿洲是在极度干旱的气候条件下和大范围的荒漠背景中形成的一种独特的生态景观，也是干旱区人类生存与发展的基础[1]。随着绿洲区人类活动强度的不断增大和自然资源的大量开发，绿洲的生态环境受到了很大影响。由于绿洲的生态环境与人类社会是一个相互影响、相互作用的整体，所以绿洲生态环境的破坏也制约了当地人与自然的协调发展。于田绿洲是中国典型的绿洲生态脆弱地区，该区生态环境较为脆弱[2]。近年来，由于该区人口的快速增长，引发了粮食需求的增加，进而刺激人们大量垦荒。据了解，在1958-1990年间，于田地区开荒面积约为29 213 hm2。其中，约有1 667-5 333 hm2是以毁林和破坏草场为代价的。但是，大部分新开垦的土地由于灌溉水源不足而被废弃，加速了该区土壤盐渍化和沙漠化的进程。再加上过度放牧、过度樵采以及水资源的不合理利用，使得该区原本较为脆弱的生态环境变得更不稳定。最终影响了于田地区农业生产的顺利进行和社会经济的可持续发展。
随着全球人口的迅速增长、生态环境不断恶化和自然资源迅速枯竭，可持续发展已经成为人类走出困境的必由之路。1987年，世界环境与发展委员会提出可持续发展的概念。可持续发展是当前世界各国共同倡导的协调人口、资源、环境与经济相互关系的发展战略，其本质是要实现人与自然、人与人之间的协调与和谐，要求在资源永续利用和环境得以保护的前提下实现经济与社会的可持续发展[3]。可持续评价是可持续发展研究的重要内容，它的核心目的是为决策者提供一些从全球尺度到地方尺度的关于自然社会复合系统在短期和长期方面的运行信息，为管理决策提供支持[4]。近年来，国内外的地理学者对于干旱区绿洲可持续发展研究做了一些成功的探索。例如，Barbier[5]与Alary等[6]，主要通过构建干旱区生态经济模型来评估干旱区人地关系可持续发展水平。韩春鲜等[7]利用自然资源与环境经济学的生产理论构建了由劳动、资本等要素组成的干旱区人工绿洲的一般生产函数。同时参照相关理论制定了人工绿洲经济系统可持续发展的测度方法与测度标准，并以天山北坡东部奇台人工绿洲为例进行实证分析。陶江等[8]选取了经济、社会、生态环境三方面22个与新疆干旱区绿洲可持续发展密切相关的指标，运用因子分析法对其进行降维处理，并对新疆87个市县的可持续发展能力进行评估与排序。还有些学者对引河流水灌溉的绿洲持续发展进行了研究[9-13]。这些研究都为干旱区绿洲可持续发展研究奠定了良好基础。
本研究主要以耗散结构理论和熵值原理为基础，利用现有的数据，建立于田绿洲社会经济系统可持续发展状况评估的指标体系，并对该指标体系进行熵值计算。通过分析于田绿洲社会经济系统的熵流、熵产生和总熵变的变化情况，分析该区域社会经济系统在1980-2010年间的发展变化状况。并计算各指标的权重值，分析其社会经济系统内部各要素与系统发展变化之间的关系。从而对于田绿洲在1980-2010年间社会经济可持续发展状况做出评估与分析，为实现该区社会经济的协调发展提供一定的参考。
1 研究区概况
于田县地处新疆维吾尔自治区南端，北部为塔克拉玛干沙漠，南部为昆仑山山脉，地理坐标为东经81°09′-82°51′、北纬35°14′-39°29′，属于典型的干旱区绿洲[14]。于田县呈南北狭长状分布，东西方向较窄。地势南高北低，垂直地带差异较为明显。其境内地形比较复杂，自南向北可以分为几个不同的地貌单元，高山、低山丘陵、冲积平原区、戈壁等。该区属于典型的温带大陆性气候，全年降水稀少，蒸发量大，光照充足，春夏季风沙和浮尘等灾害性天气较多，年平均气温11.6 ℃，年平均降水量44 mm[15]。区内植被种类贫乏，覆盖度较低，沙漠广布。沙漠面积占全区总面积的50%以上，土地沙漠化与盐渍化较为严重，生态环境十分脆弱[16]。该县下辖13个乡、2个镇、3个场、1个办事处、175个行政村，是一个以农业为主，牧业为辅的农业县。2004年末，该县实有耕地面积约为26 810 hm2，比历史最高年份1979年净减少了约3 170 hm2。但同期该县的人口却猛增到22.49万人，相当于1979年的1.62倍[17]。日益激化的人地矛盾，再加之水资源匮乏，使得该区原本十分脆弱的生态环境变得更不稳定，最终影响了当地社会经济的可持续发展。
2 数据来源与研究方法
2.1 数据来源
本研究所采用的数据主要来源于课题组在于田进行社会调研时所搜集到的一些统计资料，主要包括《于田统计五十年》、《于田县主要经济指标汇编》、《辉煌于田十一五》等，以及相关文献中的数据资料。
2.2 研究方法
2.2.1 理论基础 根据耗散结构理论，一个远离平衡态的开放系统（无论是物理、化学、生物、社会经济的系统）通过与外界不断地进行物质、能量与信息的交换，在系统内部各要素的相互作用下，通过涨落和负熵的增加使系统发生非平衡相变，由原来的混沌无序状态转变为一种新的有序状态。这种非平衡条件下、稳定、有序的结构，依靠不断地耗散外界的物质和能量才能得以维持，所以称为耗散结构[18]。一个系统要处于耗散结构，必须满足以下4个条件：①该系统必须是开放系统；②系统要远离平衡态；③系统内部各要素和子系统之间非线性相互作用；④系统有涨落现象。
于田绿洲社会经济系统是一个耗散结构。首先，其系统内部存在着各种物质流、能量流与信息流，是一个开放的大系统。其次，它是远离平衡态的。平衡态的特征是各要素均匀单一、无序、熵值极大、系统异常混乱。显然，于田绿洲社会经济系统是一个在结构和功能上都十分有序的大系统。再次，其系统内部各要素和子系统之间相互作用、相互制约，具有非线性结构。最后，于田绿洲社会经济系统受到人类活动的影响会产生一定的涨落现象，涨落到一定程度时，系统就会发生突变，从而推动系统从当前状态向着更加有序的状态发展。
2.2.2 计算方法 于田绿洲社会经济系统作为一种耗散结构，必然遵循耗散结构的规律。通过研究信息熵变（包括熵流和熵产生）表明，它可以评估系统有序发展的情况[19]。本研究采用Shannon的信息熵计算方法，对于一个不确定性系统，若用随机变量X表示其状态特征，设X的取值为X={x1，x2，…，xn}（n≥2），每一取值对应的概率为P={p1，p2，…，pn}（0≤pi≤1，i=1，2，…，n），且有∑pi=1。则该系统的信息熵为：
式（1）表示系统中随机变量的无约束程度，信息熵越大，信息的无序度越高，其信息的效用值越小；反之，信息熵越小，信息的无序度越低，其信息的效用值越大[20]。本研究引入信息熵，采用年份信息熵计算系统的总熵变，对于田绿洲社会经济系统的演化方向进行定量评估。同时，通过指标信息熵来确定各指标的权重值，分析其社会经济系统内部各要素与系统发展变化之间的关系，从而对于田绿洲社会经济系统的可持续发展状况作出分析与评估。其中，对n个指标m年的年份信息熵Sj、指标信息熵Ei与权重Qi的计算公式如下：
1）年份信息熵
3 指标体系的建立
本研究以耗散结构理论为基础，根据所搜集到的于田县社会经济发展方面的数据和资料，按照综合性、科学性以及现实可行性等原则，选取了12个社会经济发展方面的指标，建立了于田绿洲社会经济系统可持续发展状况评估的指标体系。该指标体系将12个指标分为熵产生指标和熵流指标两组。其中，熵产生的指标主要包括粮食总产量（X1）、第二产业总产值（X2）、GDP（X3）、第三产业总产值（X4）、农牧民人均纯收入（X5）、年末牲畜存栏量（X6）。这些指标主要说明系统的产出能力，表明系统的熵产生。熵流的指标主要包括农业人口（X7）、农作物播种面积（X8）、农业机械总动力（X9）、化肥使用量（X10）、地方财政支出（X11）、农村用电量（X12）。这些指标主要说明外界环境对系统的投入，表明系统的负熵流。
运用均值法将原始数据进行归一化处理，并运用Statistica 6.0软件以农牧民人均纯收入为应变量，其余11个指标为因变量，进行相关性分析，得出各指标相关系数矩阵（表1）。这里选择农牧民纯收入为应变量，是因为它在一定程度上能够显示于田社会经济系统的可持续发展能力。结果表明，除了化肥使用量与农牧民人均纯收入相关性较低外，其余指标与农牧民人均纯收入的相关性均较高。因此，所建立的于田绿洲社会经济系统可持续发展状况评估的指标体系可以用来进行计算与评估。
4 结果与分析
运用均值法将1980-2010年于田绿洲社会经济系统可持续发展评估指标体系12个指标的原始数据进行归一化处理，并运用以上的计算方法计算出各年份熵产生指标和熵流指标的年份信息熵以及系统的总熵变。其中，各年份的系统总熵变为当年熵产生与熵流指标年份信息熵的矢量和。最后，计算出各指标在这30年间的指标信息熵，并计算出各指标的权重值。根据计算结果，作出以下分析。
4.1 于田绿洲社会经济系统年份信息熵变化分析
根据1980-2010年于田县社会经济统计数据计算出30年间各年份系统的熵产生、熵流与系统的总熵变，并绘制出变化趋势图（图2）。
从图2可以看出，1980-2010年于田绿洲社会经济系统的熵产生、熵流以及系统总熵变出现波动性变化，整体上处于下降趋势。说明于田绿洲社会经济系统的发展比较稳定，系统在向着新的有序方向发展。系统的熵产生除了在1990-1992年有小幅上升外，基本处于稳定状态。系统的熵流在1993-1995年出现小幅增大；1996-2000年，系统的熵流值又开始下滑；从2001年起，又有了逐步增大的趋势，说明自2001年起该区对社会经济系统的投入水平有所下降。系统的总熵变在1980-2003年，基本处于下降趋势，此阶段系统发展趋势良好。但是，从2004-2010年系统的总熵变又呈现出逐渐上升的趋势。根据耗散结构理论，系统只有不断地与外界进行物质、能量交换，增加系统的负熵，使总熵减小，才能促使系统逐步向新的有序方向发展。2004-2010年于田绿洲社会经济系统的总熵变呈现出上升的趋势，说明系统的协调发展受到了一定的制约。这与该区人口的持续增长，人均耕地面积不断减少，人地矛盾不断激化，生态环境受到破坏有着重要关系。为了扭转当前于田绿洲社会经济系统发展的不利趋势，政府应当一方面控制当地人口的规模，减缓人地矛盾的压力，保护当地的生态环境；另一方面，加大对当地社会经济发展的投入，特别是加大对科技与教育的投入，增加系统的负熵，增强系统的可持续发展能力，使系统的发展转向良好的趋势。
4.2 各指标信息熵及权重分析
根据指标信息熵及其权重的计算方法，计算出了于田绿洲社会经济系统可持续发展状况评估指标体系各指标在1980-2010年的指标信息熵及其权重值，并据此绘制出了各指标信息熵及其权重的雷达图（图3）。
从图3可以看出，在系统的熵产生指标中年末牲畜存栏量的信息熵最大，达到了1.002。其次是粮食总产量，达到了0.992。然后依次是国内生产总值（GDP）、第二产业生产总值、农牧民人均纯收入、第三产业生产总值。这一结果说明了该区社会经济的发展依然是以第一产业为主，符合该县为以农业为主，畜牧业为辅的农业县的事实。但是，从图4可以看出，自2008年起于田地区第三产业的产值开始超过第一产业的生产总值，并有进一步上升的趋势，这有利于于田地区社会经济结构的优化，有利于生态环境的保护和社会经济的可持续发展。在系统的熵流指标中，农作物播种面积的信息熵最大，然后依次为农业人口、农业机械总动力、化肥使用量、农村用电量和地方财政支出。说明在该区的农业生产活动中，还是以土地和劳动力的投入为主，生产方式比较粗放。
此外，在系统的熵产生指标中，第三产业生产总值、农牧民人均纯收入和第二产业总产值的权重最大；在系统的熵流指标中，地方财政支出、农村用电量和化肥使用量的权重最大。因此，可以把这6个指标看作是影响于田绿洲社会经济系统可持续发展的序参量。所谓序参量就是在耗散结构中支配着其它变量的变化，主宰系统整体演化过程的参量。它的大小决定了系统有序程度的高低。就于田绿洲社会经济系统的熵产生而言，作为一个以农业为主的农业县，粮食总产量以及年末牲畜存栏量应该是衡量该地区社会经济发展的重要指标。但是，第三产业生产总值、农牧民人均纯收入和第二产业总产值的权重却最大，说明了优化经济结构、提高生产效率、改善人民收入水平的重要性，当地政府应该予以重视。就外界对系统的投入而言，地方财政支出、农村用电量和化肥使用量的权重最大。这说明了政府的投入以及科学技术与生产资本投入对促进当地社会经济发展具有巨大作用。科技作为促进生产持续的重要因素，应当成为于田绿洲实现社会经济可持续发展投入的重点方向。
5 结论
1）基于耗散结构理论建立的信息熵模型能够较好地反映于田绿洲社会经济系统可持续发展能力的变化状况，所得出的计算结果与于田绿洲社会经济发展的实际比较吻合。比如，在系统的熵产生指标中，年末牲畜存栏量和粮食总产量的信息熵最高，这符合于田县是以农业为主，畜牧业为辅的农业县的实际。
2）1980-2010年，于田绿洲社会经济系统的熵产生、熵流以及系统总熵变出现波动性变化的情况，但整体上处于下降趋势，说明于田绿洲社会经济系统的发展比较稳定，系统在向着新的有序方向发展。但是，2004-2010年于田绿洲社会经济系统的总熵变呈现出上升的趋势，说明系统的协调发展受到了一定的制约。这与当地人口规模持续增长，人地矛盾激化，生态环境遭到破坏有很大关系。当地政府应采取相应措施，适当控制人口规模，保护当地生态环境，加大科技投入，促使于田绿洲社会经济系统向着可持续发展的方向转变。
3）1980-2010年，于田绿洲社会经济系统熵产生指标中年末牲畜存栏量的信息熵最大，然后依次是粮食总产量>国内生产总值（GDP）>第二产业生产总值>农牧民人均纯收入>第三产业生产总值；在系统的熵流指标中，农作物播种面积的信息熵最大，然后依次是农业人口>农业机械总动力>化肥使用量>农村用电量>地方财政支出。
4）1980-2010年，于田绿洲社会经济系统熵产生指标中，第三产业生产总值、农牧民人均纯收入和第二产业总产值的权重最大；在系统的熵流指标中，地方财政支出、农村用电量和化肥使用量的权重最大。把这6个指标看作是影响于田绿洲社会经济系统可持续发展的序参量。在系统产出方面，第三产业生产总值、农牧民人均纯收入和第二产业总产值的权重最大，说明优化经济结构，提高人民收入水平对于实现社会经济的协调发展具有重要作用；在外界对系统的投入方面，地方财政支出、农村用电量和化肥使用量的权重最大，说明当地应当继续加大政府投入，并增大科技投入，提高社会生产力和生产效率，从而实现社会经济的良性发展。
5）本研究建立的于田绿洲社会经济可持续发展评估的指标体系可以用来进行于田社会经济系统可持续发展状态的计算与评估。但是，受到所获取资料的限制，所选取的指标数量有限，可能没有全面反映该区社会经济系统的发展状况，使本研究具有一定的局限性，这有待于今后更多的学者进行更加全面和深入的研究。
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关键词：房地产开发，投资决策，熵权系数，优化模型
Abstract
Based on investment decision problem of mix-type real estate，an optimazi-tion model with entropy coefficients is proposed in this paper and is applied to a real investment decision problem.
Key words:real estate，investment decision，entropy coefficients，optimazition model.
一、引言
房地产是人类生产和生活的一个基本要素，房地产业是国民经济的先导性、基础性产业。由于房地产所独有的保值性、增值性等特性，房地产开发已成为我国众多投资商所关注的热点。另一方面，房地产开发所具有的投资大、投资回收期长等特点也使其伴随较高的风险。目前，在我国房地产开发投资领域，还存在着由于投资决策不当而造成较大经济损失的现象。因此，需要从理论和实践上对房地产开发投资决策方法进行研究与探索。
本文针对具有广泛实际背景的混合型房地产开发投资项目的决策方法进行研究，提出对开发项目进行多准则综合评价的熵权系数优化模型，并将模型具体应用于一个实际的房地产开发项目。
二、混合型房地产开发项目的熵权评价方法
混合型房地产开发项目，是指在同一个开发地块上同时开发两种以上建筑类型的项目。如在城市房地产开发中经常需要同时规划商业、住宅、办公等多种建筑类型。由于每一种建筑类型的投资收益往往具有较大差异，所以，在对整个地块的投资决策中，需对各种建筑类型分别进行计算、分析，而对每一种建筑类型的评价，又往往需要从多个角度去进行。因此，混合型房地产开发项目的投资评价是一个多准则、多方案的综合评价问题。
以往的类似问题的研究，多采用主观确定权重的方法，如AHP方法等。本文根据混合型房地产开发项目的特点，提出将主观判断与项目客观情况相结合确定权重的熵权方法。
熵(Entropy)的概念源于热力学，后由香农引入信息论，现已在工程技术、社会经济等领域得到更多的应用。熵是系统状态不确定性的一种度量。当系统可能处于几种不同状态，每种状态出现的概率为pi(i=1，…，n)时，该系统的熵定义为
其中0≤pi≤1，。由熵的定义可看出，当
即等概的情形时，E取得最大值为
Emax=lnn，
这一性质称为熵的极值性。本文利用熵的概念来衡量某一评价指标对房地产开发项目投资效果的影响程度。
设已选定评价房地产开发项目的指标共n个，房地产开发的建筑类型共m种。m种类型对应于n个指标的指标值构成评价指标值矩阵
R=(rij)m×n
记R中每列的最优值为r*j，即
记rij与r*j的接近程度为
对Dij进行归一化处理，记
定义第j评价指标的熵值为
其中，j=1，…，n，则由熵的极值性可知，的值越接近相等时，熵Ej的值就越大，当的值完全相等时，Ej达到最大，为
Emax=lnm。
不难看出，指标j的熵Ej越大，说明各建筑类型在该指标上的取值与该指标最优值间的差异程度越相近。如果决策者认为差异程度越小的指标越重要(因为这时从熵的观点看，指标的不确定性大)，则可将熵值进行归一化后作为该指标的客观权重。反之，如果决策者认为差异程度越大的指标越重要(因为从统计学的角度看，认为偏差大的指标更能反映各方案的差异)，则可用熵的互补值进行归一化处理后作为指标的客观权重。这里不妨采用后一种观点，即认为差异越大的指标越重要。记
对1-ej归一化，便得到指标j的客观权重为
易见，0≤θj≤1，，j=1，…，n。
θj的确定取决于房地产开发项目中各建筑类型的固有信息，因此称之为客观权重。同一评价指标j，在不同的开发项目上可能有不同的客观权重θj。为了全面反映评价指标的重要性，再考虑决策者的经验判断力，即将决策者对各指标给出的主观权重w1，…，wn与客观权重相结合，最终确定各指标的权重为
对于第i建筑类型，记
其中d*j为dij(i=1，…，m)中的最优值，则si较大的建筑类型的综合评价效益较高。
三、房地产开发投资决策的熵权系数优化模型
在对每一种建筑类型进行熵权评价的基础之上，可以熵权评价值作为效益系数，进一步对整个开发地块上各建筑类型开发面积的规划进行优化。
设m种建筑类型的建筑面积分别人x1，…，xm，则可建立优化模型如下：
目标函数
maxz=s1x1+…+smxm，
其中si为第i种建筑类型的单位效益，取为熵权评价值，z为总收益。
约束条件
(1)投资额约束
c1x1+…+cmxm≤c，
其中ci为第i种建筑类型的单位面积成本，c为投资总额上限。
(2)各类型建筑面积约束
MIi≤xi≤MAi，i=1，…，m，
其中MIi和MAi分别为第i种建筑面积的下、上限。
(3)总土地面积约束
其中ni为第i种建筑类型的层高，M为总土地面积，γi为第i种建筑的土地使用率。土地使用率指在房地产开发项目总平面图中，房地产占用土地面积与整个项目总土地面积的比率。
(4)土地使用率约束
γIi≤γi≤γAi，
其中γIi和γAi分别为第i类建筑土地使用率的下、上限。
(5)非负约束
xi≥0，i=1，…，m.
还可以根据实际情况对模型进行调整，如增加或减少约束等。模型可利用线性规划计算软件求解。
四、应用实例
本文提出的记地产开发投资决策熵权系数优化模型，已经被应用于郑州市某房地产开发项目的决策分析。该项目开发时间为1996年，开发地点位于郑州市紫荆山商业区，属于一级三档地段，面积为10000平方米。根据项目实际情况，确实可选的开发类型为办公楼、商业楼和住宅楼三种。评价指标主要考虑技术经济指标，如投资回收期、投资收益率、净现值(FNPV)、总投资现值(FPW)、内部收益率(FIRR)等。其它方面的评价指标，如环境因素和无形收益等将另行考虑。
经过测算首先确定出评价指标值矩阵如表1，由此再计算出各指标的熵权信息如表2。
表1
指标建筑类型 单位面积
利润 单位面积
成本 投资回收
期 单位面积
FPW 投资收益
率 单位面积
FNPV FIRR
办公建筑 3209.16 1672.77 4.03 2504.92 31.4 1528.35 14.1
商业建筑 3766.58 2321.57 4.22 339.85 21.5 1354.97 16.3
住宅建筑 228.56 1394.71 1.56 1394.71 10.2 893.85 28.4
表2
指标熵权信息 单位面
积利润
单位面
积成本
投资回
收期
单位面
积
FPW 投资收
益率
单位面
积
FNPV FIRR
合计
ej 0.622 0.981 0.876 0.998 0.938 0.918 0.691 6.024
θj 0.387 0.019 0.127 0.02 0.064 0.804 0.316 1
Wj 0.15 0.15 0.1 0.25 0.15 0.15 0.05 1
λj 0.498 0.024 0.109 0.043 0.082 0.108 0.136 1
最后基于熵权计算出各建筑类型的熵权系数为S1=0.694，S2=0.54，S3=0.9。
该项目要求第一年投资额不超过3000万元，商业建筑面积不少于2000平方米。记X1，X2，X3分别表示办公楼、商业、住宅型建筑面积，根据项目情况建立优化模型如下：
五、结语
本文提出的熵权系数优化模型，具有一些十分有实际意义的特点。如(1)在确定评价指标权重时，综合考虑了主观与客观两方面的因素，从而使其更具科学性；(2)本优化模型既体现了多准则决策，又可以利用线性规划的软件方便地进行计算。
本优化模型已被应用于对郑州市多个房地产开发项目进行优化分析，并在此基础上结合AHP等其它方法进行方案排序，取得了较好的应用效果。
参考文献
